缺失值填充方法整理
1、数值型取列平均值，非数值型取众数（频数最大）。 2、加权平均 2.1 计算变量之间相关系数R，取1/R，再归一化 2.2 归一化方法：除总和，即为权重 其他多重插补、模型预测等方法，我不建议新手用，用不明白，还会把自己整懵了， 人的精力是有限的，做有意义的事。 ...
原文：缺失值的常见填充方法
如果缺值的样本占总数比例极高，我们可能就直接舍弃了，作为特征加入的话，可能反倒带入noise，影响最后的结果了 如果缺值的样本适中，而该属性非连续值特征属性 比如说类目属性 ，那就把NaN作为一个新类别，加到类别特征中 注：NaN Not a Number，非数 是计算机科学中数值数据类型的一类值，表示未定义或不可表示的值。 如果缺值的样本适中，而该属性为连续值特征属性，有时候我们会考虑给定一个 ...
2020-04-02 17:05 0 1005 推荐指数：
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缺失值填充的算法：树模型
转载：https://www.toutiao.com/i6606293133602849284/ 转载：https://blog.csdn.net/Q2605894893/article/details/81327027 一般的缺失值填充方法： 连续变量：中位数、平均数 离散变量：众数 ...
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